신경망 암호해독은 딥러닝 기술을 기반으로 암호해독을 수행하는 기술을 말한다. 2000년대부터 신경망 암호분석 연구가 일부 수행된 바 있지만 대부분 가능성을 제시하기 위하여 실제로 사용되지 않는 암호를 대상으로 수행되어 활용에 어려움이 있었다. 그러나 최근 암호학계 저명 컨퍼런스인 CRYPTO, EUROCRYPT에서 전통적인 암호해독 기법보다 우수한 성능을 보이는 신경망 암호분석 연구 결과가 발표된 바 있다. 하지만, 신경망 암호해독 기술은 딥러닝 기술이 활용되고 있는 타 분야 대비 상대적으로 연구 초기 단계에 있어 다양한 한계점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 현재까지 수행된 신경망 암호분석 연구에 대한 동향을 분석하고 한계점 및 향후 연구 방향을 제시한다.
전자상거래의 인구는 매년 급속히 증가하고 있으며, 또한 전자상거래의 대다수 쇼핑몰 사이트가 패스워드를 기반으로 사용자를 인증하고 있다. 그런데 사용자는 이런 패스워드 기반 사이트를 방문하면서 보안과 안전을 고려하지 않고 패스워드를 만들어서 사용하고 있다. 이러한 패스워드는 사용자의 프라이버시의 침해와 개인정보가 노출이 되는 문제를 안고 있다. 이러한 문제점을 관리적 측면에서 패스워드를 해독하여 해독하기 쉬운 일반적이고 평이한 패스워드를 사용자는 mail를 통해 알려서 패스워드의 위험성을 주지시키도록 한다. 사용자의 패스워드를 알기 위해서는 암호해독 기법이 필요 하는데 이 해독기법을 빠르고 정확하게 하기 위해서 분산화 된 동적 작업배분방법을 이용한 병렬처리 패스워드 해독 기법을 제안하여 구현하였다. 본 연구에서는 이러한 암호해독을 하여 진자상거래에서 사용자가 사용한 패스워드를 안전하게 관리할 수 있도록 하고, 사용자의 프라이버시를 효과적으로 보호 할 수 있는 모델을 제안한다.
McEliece 공개키 암호체계에 대한 새로운 암호해독적 공격이 제시되어진다. 기존의 암호해독 algorithm이 exponential-time의 complexity를 가지는 반면, 본고에서 제시되어지는 algorithm은 polynomial-time의 complexity를 가진다. 모든 linear codes에는 systematic generator matrix가 존재한다는 사실이 본 연구의 동기가 된다. Public generator matrix로부터, 암호해독에 사용되어질 수 있는 새로운 trapdoor generator matrix가 Gauss-Jordan Elimination의 역할을 하는 일련의 transformation matrix multiplication을 통해 도출되어진다. 제시되어지는 algorithm의 계산상의 complexity는 주로 systematic trapdoor generator matrix를 도출하기 위해 사용되는 binary matrix multiplication에 기인한다. Systematic generator matrix로부터 쉽게 도출되어지는 parity-check matrix를 통해서 인위적 오류의 수정을 위한 Decoding이 이루어진다.
PDF (Portable Document Format)는 1992년 Adobe 에서 개발한 파일 형식으로 ISO 32000 으로 표준화 되어 전세계적으로 사용되고 있다. PDF와 같이 주로 사용되는 파일은 암호 해독(Password Cracking)의 대상이 될 수 있다. 본 논문에서는 PDF 1.4-1.6 암호 해독을 위해 CUDA GPU 상의 최적 구현하였다. 암호 해독에 사용되는 MD5와 RC4 알고리즘의 최적화와 CUDA GPU의 요소를 사용하였으며 RTX 3060 환경에서 크래킹 도구 해시캣과 비교하여 22.5%의 성능 향상을 달성하였다.
매년 수십만 개의 암호를 분실하거나 잊어버리면서 합법적인 소유자나 권한을 부여받은 법 집행 담당자가 필요한 정보를 사용할 수 없게 된다. 이러한 암호를 되찾기 위해 암호 해독(Password Cracking)이 사용된다. 암호 해독에 CPU 대신 GPU를 사용하면 복구 과정에서 필요한 많은 양의 계산을 신속하게 처리할 수 있다. 본 논문은 현재 가장 많이 사용되는 PDF 1.4 -1.6 버전의 암호 해독에 중점을 두고 CUDA를 사용하여 GPU에서 최적화한다. MD5 알고리즘의 불필요 연산 제거, RC4 알고리즘의 32비트 워드 통합 구현, 공유메모리 사용의 기법을 사용하였다. 또한 성능향상에 영향을 미치는 블록, 스레드 수 탐색을 위해 오토튠 기법을 사용하였다. 결과적으로 RTX 3060, RTX 3090 환경에서 블록 크기 65,536, 스레드 크기 96에서 31,460 kp/s(kilo passwords per second), 66,351 kp/s의 처리량을 보였으며, 기존 최고 처리량을 보여주는 해시캣의 처리량보다 각각 22.5%, 15.2%를 향상시켰다.
정보화 사회에서 개인의 프라이버시와 국가 차원의 보안의 균형있는 발전은 매우 중요한 과제이며, 1997년 3월 국제 경제개발 협력기구(OECD)는 암호기능을 적용하기 위한 정책인 ‘OECD 암호정책’을 수립하였으며, 이 지침의 특기할 점은 암호화된 데이터를 국가 등의 제 3자가 강제적으로 해독하는 것을 인정하였다는 것이다. 이러한 OECD 암호정책은 공공의 안전성 확보에 필요한 조치임과 동시에 개인 프라이버시 침해의 위험을 내포한 암호정책으로 세계를 상대로한 CALS/EC 산업에 이러한 기술이 표준화되어 적용될 가능성이 높기 때문에 향후 국내의 CALS/EC 보안 서비스 제공시 중요한 지침이 될 것이다. 본 논문에서는 CALS/EC 보안 서비스를 실현하기 위하여 연구 개발해야 할 보안 기술 중 암호문의 강제 해독 기술 및 인중 기술을 포함한 보안 프레임워크를 제안한다.
기존의 블럭 암호 알고리즘은 암호화 키 값이 변하지 않고 매 블럭의 라운드 함수에 적용되면서 최종적으로 암호화되도록 설계되어 있다. 따라서 라운드를 반복하는 구조의 블럭 암호를 해독하는 가장 강력한 방법인 차분 해독이나 선형 해독 등에 의해 평문이나 암호화 키가 노출되기 쉬운 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해서는 좀더 효율적인 키를 사용하는 암호 알고리즘의 설계가 요구된다. 본 논문에서는 암호화 키 값을 매 블럭의 라운드마다 동적으로 생성 적용되도록 설계한 블럭 암호 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 자료의 암호화와 복호화 처리시간이 짧고, 암호화의 강도가 높아 전자상거래 보안 등 다양한 분야의 정보보호에 응용할 수 있다.
본 논문에서는 고전 계산 알고리즘에 비해 지수적인 계산 속도의 향상을 주는 양자 계산 알고리즘들을 중점적으로 소개하고, 기존 암호체계에 영향을 줄 수 있는 양자 계산 알고리즘 연구에 대한 최근 연구 성과들을 정리하며 최종적으로 이 결과들을 보다 발전적으로 향상시킬 수 있는 연구 방향을 제시한다.
양자컴퓨터의 등장으로 기존 암호체계의 붕괴 위협이 가시화 되면서 이에 대한 대책 마련이 필요한시점이다. 미국 등 세계 주요 국가들은 양자컴퓨터로도 해독하기 어려운 양자내성암호를 연구하고 암호체계 전환을 준비하고 있다. 이 논문에서는 국내·외 양자내성암호 전환 계획, 추진 전략 등을 살펴보며, 산업계에서의 양자내성암호 적용 사례 등의 양자내성암호 전환 관련 동향을 알아보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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